Articoli più recenti per Apprendimento Auto-Supervisionato

R-JEPA impara a elaborare le immagini come fanno i nostri cervelli, migliorando la visione artificiale.

Un framework che unisce informazioni strutturali e semantiche migliora il completamento dei grafi di conoscenza.

Un nuovo modello migliora le previsioni delle proprietà dei materiali compositi.

XPoint aiuta ad allineare diverse immagini per una migliore comparazione e analisi.

Un nuovo approccio migliora la valutazione della qualità del parlato tenendo conto del rumore di fondo.

Nuovi metodi combinano i dati per migliorare le previsioni sul rischio di ictus.

Nuovi metodi di intelligenza artificiale migliorano la diagnosi del carcinoma a cellule renali, potenziando i risultati dei trattamenti.

Scopri come gli approcci ai grafi duali migliorano l'analisi dei dati e le previsioni.

Scopri come PAM migliora le raccomandazioni per nuovi articoli e utenti.

Un nuovo metodo migliora il rilevamento dei difetti nei pezzi metallici stampati in 3D.

Nuovi metodi aiutano le macchine a capire le scene di guida per veicoli autonomi più sicuri.

Un nuovo detector migliora il riconoscimento degli aerei in immagini radar difficili.

Il framework Uni-Mlip migliora la comprensione delle immagini e dei testi medici.

Cobra semplifica l'analisi delle immagini per una diagnosi migliore delle malattie.

Nuovi modelli migliorano il riconoscimento delle voci false nella tecnologia del parlato.

Un nuovo sistema per capire e interpretare la lingua dei segni attraverso i video.

Esplorare la generazione di forme 3D sintetiche tramite metodi di apprendimento auto-supervisionato.

HistoEncoder aiuta i medici ad analizzare le immagini dei tessuti prostatici per la rilevazione del cancro.

I modelli di intelligenza artificiale migliorano l'analisi della risonanza magnetica per i tumori al cervello, aumentando la velocità e l'accuratezza nella rilevazione.

Scopri come i computer stanno imparando a leggere spartiti musicali storici.

Scopri come proteggere le macchine dagli attacchi backdoor nell'apprendimento auto-supervisionato.

Un nuovo metodo aiuta i computer a identificare oggetti usando meno immagini e un linguaggio semplice.

Collegare entità geografiche in mappe storiche usando tecniche avanzate.

Un nuovo metodo per addestrare modelli 3D in modo veloce e con poche risorse.

Un nuovo metodo migliora il tracciamento del corpo intero per esperienze virtuali immersive.

Un nuovo metodo unisce DINO e CLIP per una segmentazione delle immagini efficace usando il linguaggio naturale.

Nuove tecniche migliorano l'analisi dei dati EEG per diagnosticare disturbi mentali.

Affrontare le complessità dei data lake con tecniche innovative.

Esplorare come le caratteristiche dei dati influenzano le performance dell'apprendimento auto-supervisionato.

Esplora l'ascesa, il funzionamento e gli impatti dei Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni nelle nostre vite.

Nuovi metodi migliorano il machine learning suddividendo i tipi d'informazione.

Scopri come ridurre la ridondanza aumenta l'efficienza dei modelli di apprendimento auto-supervisionato.

Rivoluzionare il machine learning con variazioni di immagini generate da sé.

I ricercatori hanno creato un metodo per distinguere le immagini reali da quelle generate dall'IA.

Un nuovo approccio migliora la sicurezza delle strutture con meno dati etichettati.

Scopri come un approccio ibrido migliora i modelli di machine learning con etichette rumorose.

Scopri come i robot stanno imparando a muoversi nei terreni in modo efficiente usando metodi avanzati.

Uno sguardo alla generazione di parlato senza testo usando nuovi metodi audio.

Rivoluzionare la navigazione dei droni con l'apprendimento auto-supervisionato e le camere a eventi.

Nuovi metodi puntano a migliorare il machine learning permettendo ai sistemi di imparare in modo autonomo.